[HD]파이썬을 활용한 딥러닝 이론 및 실습 - 초급

  • 고용보험의 훈련범위와 상관없이 자유롭게 수강할 수 있습니다.
    일반 수강생을 대상으로 교육을 진행하며,
    환급절차 없이 진행되는 과정입니다.
    (직장인/비직장인/대학생/주부 등 모두 이용 가능)
개강 및 종강
신청한 일자로 부터 30일
(금일기준 2024년 11월 24일 ~ 2024년 12월 24일)
학습기간

30일 + 무료 추가복습기간 제공

수료기준 진도 100% 이상 , 시험 0회 , 과제 0회 상세보기
교육비정가 26,000 원
실결제금액 26,000 원
  • 과정소개
  • 학습대상
  • 학습목표
  • 교수소개
  • 교재정보
  • 학습내용
  • 평가기준
과정 소개 본 과정은 딥러닝 이론과 실습을 모두 다룰 수 있는 기초 강좌입니다.
딥러닝에 대해 전혀 모르시는 분 뿐만아니라 딥러닝 이론을 알고있으나 실습이 어려우신분들을 대상으로합니다.
CNN, RNN 이전 Vanila Network에 대해 실습합니다. 
간단한 수학적 내용은 다루나 증명 수준에서 다루지 않습니다.
본 과정을 통해 딥러닝 이론에 대해 쉽게 배울 수 있으며, 실습을 통해 딥러닝 원리에 대해 이해하는 것을 목표로합니다.
학습 대상 딥러닝에 대해 전혀 모르시는분 
이론은 배웠으나 실습이 어려우신분 
기초부터 다시 배우시고 싶으신분
학습 목표 파이썬 기초를 습득할 수 있다. 
Tensorflow를 다룰 수 있다.
머신러닝 기본 원리를 이해할 수 있다. 
딥러닝 기본 원리를 이해할 수 있다. 
Tensorflow를 활용하여 간단한 딥러닝 모델을 만들 수 있다.
교수 소개 김동희
교재 정보
학습내용
차시 내용
1차시 1. 강의 개요 및 실습환경
2차시 2. 파이썬 기초1
3차시 3. 파이썬 기초2
4차시 4. 파이썬 기초3
5차시 5. Tensorflow의 이해 1
6차시 6. Tensorflow의 이해 2
7차시 7. 머신러닝 이론 - 개념 및 용어
8차시 8. 머신러닝 원리 이해 - 선형 회귀
9차시 9. 머신러닝 원리 이해 - Optimization
10차시 10. 인공 신경망의 이해1
11차시 11. 인공 신경망의 이해2
12차시 12. 딥러닝 실습 - Multi-Classification 문제
13차시 13. 딥러닝 실습 - Regression 문제
평가기준
평가항목 진도율 시험 과제 진행단계평가 수료기준
평가비율 - 0% 0% 0% -
수료조건 100% 이상 0점 이상 0점 이상 0점 이상 0점 이상